본 논문에서는 OpenCV를 이용한 영상처리 작업환경에서 영상처리 결과에 따라 마커를 기반으로 한 복잡한 형태의 3D 애니메이션 객체를 띄우기 위해 사용되는 증강현실 라이브러리(ARToolkit, OpenVRML)를 함께 사용하는 시스템을 제시하였다. OpenCV 라이브러리와 증강현실 라이브러리는 카메라로부터 이미지를 얻어오기 위한 함수 및 가져온 이미지 타입이 다르고 각각의 라이브러리에 맞게 이미지를 처리하기 위한 설정 및 최종적으로 디스플레이 하기 위한 일련의 과정에 있어서 호출되는 모듈들이 상이하였다. 또한 ARToolkit내에서도 보다 복잡한 3D객체의 렌더링을 수월하게 하기 위한 OpenVRML 기반 렌더링과 개발자가 원하는 렌더링을 손쉽게 수행할 수 있는 OpenGL 기반 렌더링과의 병렬적인 연동에 있어서 두 라이브러리를 사용하는 프로젝트의 카메라 및 렌더링 설정과 렌더링 처리 절차에 차이가 있어 두 프로젝트의 기능별 모듈을 하나로 통합하였다. 그리고 영상처리 라이브러리의 이미지 처리에 대한 모듈을 전체 시스템의 처리 순서에 맞게 알맞은 함수들로 배정하여 이 함수 내에서 추후 개발자가 개발한 시스템에 맞게 직접 편집하여 활용할 수 있도록 하였다.
시점 합성(View synthesis)이란 일반적으로 주어진 기준 영상들(reference viewpoint images 혹은 key frames)으로부터 임의의 시점에서 바라본 영상을 예측하여 합성하는 것을 의미한다. 이러한 시점 합성은 영상 기반 렌더링(Image-based rendering)기법의 일종으로 컴퓨터 그래픽스 분야에서 실시간 렌더링이나 가상 현실(Virtual reality) 구현을 위한 매우 강력한 접근 방식이다. 시점 합성은 물체를 표현하기 위한 3차원 모델링이 필요가 없으며, 렌더링 시간이 물체의 복잡도와는 무관한 장점이 있다. 이러한 시점 합성 기법으로 물체의 3차원 표현과 효과적인 데이터베이스 구축에 응용이 가능하다. 본 논문에서는 물체의 3차원 데이터베이스 구축을 위해 영상 기반 렌더링 기법에 근거한 간단하고, 효과적인 시점 합성 방법을 제안한다.
게임, 영화, 애니메이션 분야에 이르기까지 3D 렌더링 기술은 많은 분야에 걸쳐 활용되고 있으며, 이러한 3D 렌더링 기술의 발전으로 현실감있는 표현이 점차 가능해지고 있다. 영화나 애니메이션이 많은 시간과 비용을 들여 고품질의 영상을 만들어 내는 반면에, 게임은 실시간으로 고품질의 영상을 만들어 내며, 이를 위해서는 많은 연산을 필요로 한다. 그래서 게임에 고품질의 렌더링 기술을 적용하기 위해서는 상당히 높은 성능의 하드웨어를 필요로 하며, 현재 점차 높은 성능의 하드웨어가 개발되고 보급되기 시작하면서, 게임에 실시간으로 적용 가능한 다양한 렌더링 기술이 개발되고 있는 상황이다. 하지만 이것은 PC 플랫폼만 국한된 상황이며, 모바일 기기가 가지는 성능상의 제약으로 인해서 모바일 기기에 이러한 PC 플랫폼 기반에서 적용되는 3D 렌더링 기술을 적용하기란 여간 힘든 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 3D 렌더링 기술 중에 하나인 Ambient Occlusion 기법을, 모바일 디바이스가 제공하는 하드웨어적인 한계를 극복하고 보다 향상된 렌더링 속도로 기존 PC 환경과 유사한 효과를 표현하기 위한 렌더링 기법을 제안하고자 한다.
재조명(relighting) 렌더링은 장면 내에 새로운 광원의 추가 또는 기존 광원 속성의 변경으로 인한 영상의 변화를 효율적으로 계산하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 쉐이딩(shading) 계산에서 광원에 독립적인 파라메터를 미리 텍스쳐 이미지 형태로 캐시화하여 재조명 렌더링 과정에서의 계산량을 줄이는 방법을 사용하였다. 이러한 쉐이딩 파라메터들의 캐시 이미지들은 사용자가 카메라 시점을 바꾸고자 할 경우 새로 생성을 하여야 하는데, 이 계산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 새로운 시점에서의 캐시 이미지들를 영상 기반 렌더링(image-based rendering) 기법을 이용하여 실시간에 구하는 방법을 제시한다. 먼저 여러 개의 지정된 카메라 시점에 대한 캐시 이미지들을 미리 생성해 둔다. 다음 원하는 시점의 캐시 이미지는 각 픽셀에 투영되는 3차원 표면점을 역시점변환(inverse viewing transform)을 통해 구하고, 이 점을 지정된 카메라 시점으로 다시 투영하여 캐시 이미지에서의 대응 픽셀을 찾는다. 대응 픽셀의 파라메터 값들을 평균하여 새 캐시 이미지에 써준다. 이 과정들은 하드웨어 그래픽 가속기의 단편 쉐이더(fragment shader)를 이용하여 실시간으로 수행된다.
본 논문에서는 낮은 대역폭을 가진 모바일 DMB 환경에서 사용할 수 있도록 깊이 영상 기반 렌더링(DIBR) 기법을 이용한 3차원 스테레오 입체 방송의 부가정보 영상 구성 방법을 설명한다. DIBR에서는 좌측 시점의 영상과 깊이 정보를 전송하고 수신측에서 우측 시점을 복원하는데, 화질이 손상될 수 있다. 본 논문에서는 부가 정보를 구성해서 함께 전송하여 복원된 영상의 질을 높이고 전송하는 데이터의 양을 줄이는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
GPU는 범용 CPU와는 달리 수백 개의 코어로 이루어져 병렬처리에 특화된 형태로 발전되어 왔으며, 이미지 및 동영상 처리, 유체 역학 시뮬레이션, 의료, 지진 분석 등 점차 많은 영역에서 사용 되고 있다. 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 렌더링을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 렌더링을 가속화하기 위한 GPU 기반의 쉐아-스큐 워프 기법을 제안한다. 여기서는 GPU를 이용하여 효율적인 메모리 사용, 코어의 활성화, 뱅크 충돌 감소 기법을 이용하여 기존의 CPU 기반 볼륨 렌더링 기법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
연구는 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 효율적인 합성 방법에 관한 연구이다. 먼저, 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라로 촬영한 영상을 스티칭하고, 영상에서 카메라 및 사물의 위치값을 추출하였다. 그리고 추출한 위치값의 데이터를 3D 프로그램으로 불러와 3D 오브젝트를 생성하고, 자연스러운 합성을 위한 방법에 관하여 연구하였다. 그 결과 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 자연스러운 합성을 위한 방법으로 렌더링 요소와 렌더링 기법을 도출할 수 있었다. 첫째, 렌더링 요소로는 3D 오브젝트의 위치와 재질, 조명과 그림자가 있었고, 둘째, 렌더링 기법으로는 실사 기반 렌더링 기법의 필요성을 찾을 수 있었다. 본 연구 과정 및 결과를 통해 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 자연스러운 합성에 관한 방법을 제시함으로써, $360^{\circ}$ 동영상 및 VR 영상 콘텐츠의 연구와 제작 분야에 도움이 될 것으로 기대한다.
많은 처리시간을 요구하는 대규모 3차원 데이터의 영사화(대규모 볼륨렌더링)에서는 병렬처리가 반드시 요구된다. 대규모 볼륨렌더링의 처리시간은 크게 데이터입력 시간과 입력된 데이터의 영상화(연산) 시간으로 구성된다. 따라서 데이터 입력 과정과 연산 과정 모두를 병렬화할 필요가 있다. 입출력 병렬화 및 알고리즘 병렬화는 각각 독립적으로 적용가능하다. 본 논문에서는 (1)순차 볼륨렌더링, (2)병렬연산 기반 볼륨렌더링, (3)병렬입출력 기반 볼륨렌더링, (4) 병렬연산 및 병렬입출력 기반 볼륨렌더링 등 네 가지 경우를 각각 구현하여 성능을 비교하였다. 실험결과에서는 병렬연산 및 병렬 입출력이 동시에 적용되는 (4)가 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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